成交量预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种成交量预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质。成交量预测方法包括步骤：获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；获取每个预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并代入成交量预测模型得到目标时刻目标地区的成交量。如此，先通过机器学习得到成交量预测模型，相关数据可直接从数据库或相关管理单位获得，预测过程由成交量预测模型执行，从而可以准确地预测房屋成交量，而且可有提升预测房屋成交量的效率。

【技术实现步骤摘要】
成交量预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质
本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及一种成交量预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着经济的发展，房地产市场对国民经济、人民生活的影响越来越大，因此需要对房地市场进行管控。对房地产市场进行管控需要对未来一段时间内的房屋成交量预测，然而现有技术中，对房屋成交量的预测需要分析师的专业知识判定，需要耗费过多的分析师的时间和精力，而且人工分析过程中，容易忽略掉一些重要的影响因素，导致预测得到的房屋成交量的结果并不准确。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种成交量预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质，旨在解决房屋成交量的预测结果不准确、效率低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种成交量预测方法，包括步骤：获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；获取每个所述预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并将所述目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据代入所述成交量预测模型得到所述目标时刻所述目标地区的成交量。优选地，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤包括：根据各目标变量及对应的训练数据获取计算式；将每个目标变量对应的训练数据代入计算式得到对应的计算值，并计算所述目标变量与对应的计算值之间的偏差；判断所述偏差是否在第一预设范围内；若所述偏差不在第一预设范围内，则根据所述偏差调整所述计算式；将每个目标变量对应的训练数据重新代入调整后的计算式得到对应的计算值，并记录代入计算的次数，直到偏差在第一预设范围内；若偏差在第一预设范围内，则将偏差在第一预设范围内时对应的计算式作为所述成交量预测模型。优选地，所述根据所述偏差调整所述计算式的步骤包括：根据偏差产生调整式；将调整式与计算式的和作为调整后的计算式。优选地，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤包括：若偏差不在第一预设范围内，则计算上次代入计算的偏差与本次代入计算的偏差的差值；判断差值是否在第二预设范围内；若差值在第二预设范围内，则返回步骤：根据各目标变量及对应的训练数据获取计算式；若差值不在第二预设范围内，则执行步骤：根据所述偏差调整所述计算式。优选地，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤还包括：若差值不在第二预设范围内，则判断所述代入计算的次数是否大于或等于预设次数；若所述代入计算的次数大于或等于预设次数，则选择预设个距离所述目标时刻最近的预设时间段对应的历史成交量作为目标变量。优选地，所述判断偏差是否在第一预设范围内的步骤包括：将各计算值与目标变量的差值的平方的均值作为偏差参考值；判断所述偏差参考值是否在第一预设范围内。优选地，所述利用预设训练模型对训练数据和对应的目标变量进行训练得到成交量预测模型的步骤之前，所述成交量的预测方法还包括步骤：获取多个样本数据及与每个样本数据对应的标准值；利用多个训练方式根据样本数据及对应的标准值进行训练得到多个最优计算式；将样本数据代入各个最优计算式得到多个参考值，并计算每个最优计算式对应的标准值与参考值的均方根误差值；将均方根误差值最小的最优计算式对应的训练方式作为预设训练方式。本专利技术还提供一种成交量预测装置，包括：成交量获取模块，用于获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；相关数据获取模块，用于获取每个所述预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；训练模块，用于利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；预测模块，用于获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并将所述目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据代入所述成交量预测模型得到所述目标时刻所述目标地区的成交量。本专利技术还提供一种终端，所述终端包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的成交量预测程序，其中所述成交量预测程序被所述处理器执行时，实现如上任一项所述的成交量预测方法的步骤。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有成交量预测程序，其中所述成交量预测程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的成交量预测方法的步骤。本专利技术技术方案中，获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；获取每个预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并将目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据代入成交量预测模型得到目标时刻目标地区的成交量。如此，先利用预设训练方式根据目标变量及对应的训练数据训练得到成交量预测模型，然后将相关数据代入成交量预测模型即可预测目标时刻目标地区的成交量，相关数据可直接从数据库或相关管理单位获得，预测过程由成交量预测模型执行，从而可以准确地预测房屋成交量，而且可有提升预测房屋成交量的效率。附图说明图1为本专利技术实施例方案中涉及的终端的硬件结构示意图；图2为本专利技术成交量预测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术成交量预测方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术成交量预测方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术成交量预测方法第四实施例的流程示意图；图6为本专利技术成交量预测方法第五实施例的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例涉及的成交量预测方法主要应用于终端，该终端可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的终端。参照图1，图1为本专利技术实施例方案中涉及的终端结构示意图。本专利技术实施例中，终端可以包括处理器1001(例如CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及成交量预测程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的成交量预测程序，并执行以成交量预测方法的步骤。基于上述终端的硬件结构，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种成交量预测方法，其特征在于，包括步骤：获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；获取每个所述预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并将所述目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据代入所述成交量预测模型得到所述目标时刻所述目标地区的成交量。

【技术特征摘要】
1.一种成交量预测方法，其特征在于，包括步骤：获取目标地区多个预设时间段内的历史成交量，并将各预设时间段内的历史成交量作为目标变量；获取每个所述预设时间段之前预设时长内的相关数据作为与每个目标变量对应的训练数据；利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型；获取目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据，并将所述目标时刻之前目标地区预设时长内的相关数据代入所述成交量预测模型得到所述目标时刻所述目标地区的成交量。2.根据权利要求1所述的成交量预测方法，其特征在于，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤包括：根据各目标变量及对应的训练数据获取计算式；将每个目标变量对应的训练数据代入计算式得到对应的计算值，并计算所述目标变量与对应的计算值之间的偏差；判断所述偏差是否在第一预设范围内；若所述偏差不在第一预设范围内，则根据所述偏差调整所述计算式；将每个目标变量对应的训练数据重新代入调整后的计算式得到对应的计算值，并记录代入计算的次数，直到偏差在第一预设范围内；若偏差在第一预设范围内，则将偏差在第一预设范围内时对应的计算式作为所述成交量预测模型。3.根据权利要求2所述的成交量预测方法，其特征在于，所述根据所述偏差调整所述计算式的步骤包括：根据偏差产生调整式；将调整式与计算式的和作为调整后的计算式。4.根据权利要求2所述的成交量预测方法，其特征在于，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤包括：若偏差不在第一预设范围内，则计算上次代入计算的偏差与本次代入计算的偏差的差值；判断差值是否在第二预设范围内；若差值在第二预设范围内，则返回步骤：根据各目标变量及对应的训练数据获取计算式；若差值不在第二预设范围内，则执行步骤：根据所述偏差调整所述计算式。5.根据权利要求4所述的成交量预测方法，其特征在于，所述利用预设训练方式根据目标变量和对应的训练数据进行训练得到成交量预测模型的步骤还包括：若差值不在第...

【专利技术属性】
技术研发人员：方磊，郑来良，董冬波，杨楠，
申请(专利权)人：平安城市建设科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44